cudnn https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 安装CUDNN7.4.2,这里安装顺序一定要如下所示:sudodpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb 把此文件复制到/usr...
五、检查 CUDA、cuDNN 是否安装成功 六、卸载 CUDA 首先确认电脑上安装了 NVIDIA 显卡 lspci | grep -i nvidia 一、安装显卡驱动 确认有显卡以后输入下面命令,以检查之前是否安装了驱动。 nvidia-smi 如果返回类似于下面的界面,说明已经安装了显卡驱动: 如果返回类似于下面的界面,则表示显卡驱动还没有安装。 如果...
## sudo dpkg -i cudnn-local-repo-${distro}-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.3.28_1.0-1_amd64.deb 3. 按照提示复制输入命令,导入 CUDA GPG key. ## sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo cp...
./cuda-installer: error while loading shared libraries: libxml2.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory 执行以下命令: apt-get install libxml2.so.2 apt-get install libxml2 1. 2. 3. 4. 3、cudnn安装:(注意cudnn一定要和cuda版本一致) 解压下载的cudnn压缩包 tar ...
cudnn安装,导入对应的路径,命令如下: sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ...
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin 1. 2. sudo source ~/.bashrc sudo ldconfig 1. 2. (5) 查看是否安装成功 nvcc -V 1. 安装CUDNN 附cudnn下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 安装 cudnn比较方便,只要将相应的头和库拷贝至指定路径即可。
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运行测试样例,查看CUDA是否安装成功: 进入样例工程文件夹,执行make命令编译工程,使用ls命令查看生成的可执行文件。 执行该可执行文件 安装cuDNN cuDNN是一个专门针对深层神经网络的GPU加速库。研究者依靠cuDNN为高性能GPU加速。这使得研究者可以专注于神经网络的训练和应用的开发,而不用因为低性能的GPU花费过多的时间...
第二步,安装cuDNN 到cuDNN下载官网下载自己CUDA对应版本的cuDNN 输入安装指令:sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.4.0.27_1.0-1_amd64.deb 显卡驱动安装(或更新) 查看信息(参考链接) 查看显卡型号:ubuntu-drivers devices 验证是否禁用nouveau:lsmod | grep nouveau ...